Lead Architect Data & IA – Transformation Data

Saegus; Paris; Hybride; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Remboursement transports

Titres restaurant

Prime vacances

Mutuelle prise en charge

Plan formations et certifications

Résumé du poste

Saegus recherche un Lead en Architecture Data & IA pour concevoir des architectures data et IA et piloter les transformations technologiques des organisations.

Le candidat idéal saura définir les trajectoires data, orchestrer les choix technologiques et assurer l’industrialisation des modèles IA à grande échelle, tout en assurant la cohérence avec les enjeux business et en encadrant les équipes techniques.

Qualifications

• Diplômé·e d’une grande école d’ingénieur ou équivalent.
• 4+ ans d’expérience en architecture data (cabinet de conseil ou grands environnements data).
• Maîtrise Data Platform / Lakehouse / Data Mesh / MDM.
• Connaissance des architectures ML et pipelines MLOps.
• Leadership technique et capacité à guider des équipes transverses.
• Maîtrise le français et l’anglais à l’oral et à l’écrit.

Responsabilités

• Définir des architectures Data & IA modernes et adaptées aux enjeux métiers et technologiques.
• Concevoir les trajectoires de transformation data et moderniser les plateformes data.
• Piloter les choix technologiques et recommander les outils pertinents.
• Structurer l’industrialisation des modèles IA (MLOps/LLMOps, CI/CD, monitoring).
• Garantir l’alignement architecture / business et livrables à fort impact.
• Encadrer et faire monter en compétence les équipes techniques.

Connaissances

Architecture data

Leadership technique

Français et Anglais

Cloud architecture

Data Platform / Lakehouse

MLOps / LLMOps

Python

Formation

Grande école d’ingénieur ou équivalent

Outils

Python

Description du poste

Saegus recherche un Lead en Architecture Data & IA pour concevoir des architectures data et IA et piloter les transformations technologiques des organisations.

Le candidat idéal saura définir les trajectoires data, orchestrer les choix technologiques et assurer l’industrialisation des modèles IA à grande échelle, tout en assurant la cohérence avec les enjeux business et en encadrant les équipes techniques.